Inleiding tot Big Data Analytics-software
Big data is het modewoord. Het is de meest geprefereerde en veelgevraagde baan. Vandaag zullen we in dit Big Data analytics Software-artikel het hebben over wat big data is, waarom het belangrijk is, hoe het wordt gedaan en vooral zullen we ons concentreren op welke tools en software op de markt beschikbaar zijn om big data-analyse te doen.
Big data is de naam die gegeven wordt aan data die enorm groot is. Gegevens met een grootte van meer dan enkele terabytes worden doorgaans big data genoemd. U kunt big data begrijpen als de POS-machine-gegenereerde data door Walmart's verschillende winkel over de hele wereld in een dag of een week. Er zijn vier kenmerken van big data: - Hoog volume, hoge snelheid, grote verscheidenheid en hoge waarheidsgetrouwheid. Wat het betekent is dat die gegevens van enorme omvang, op hoge snelheid worden gegenereerd en veel interne variaties bevatten in termen van gegevenstype, gegevensformaat enz., Kunnen worden geclassificeerd als big data.
Big data wordt ook distributed computing genoemd.
Omdat er elke dag enorme gegevens worden gegenereerd en er een enorm potentieel is aan inzichten dat uit dergelijke gegevens kan worden gehaald om bedrijfswaarde te behalen, groeit de reikwijdte van big data en daarom is er zoveel vraag naar.
Belangrijke concepten van Big Data Analytics-software
Het omgaan met big data is een veel voorkomende vraag. Dit gebeurt in de geest van jonge professionals die willen beginnen met het leren van big data-technologieën, evenals senior VP en technisch directeur van grote bedrijven die het potentieel van big data willen analyseren en hetzelfde in hun organisatie willen implementeren.
Gegevensinjectie, gegevensopslag, verwerking en het genereren van inzichten zijn de gebruikelijke workflow in de grote gegevensruimte. Eerst worden gegevens vanuit het bronsysteem in big data-ecosystemen geïnjecteerd (bijvoorbeeld Hadoop) en hetzelfde kan worden gedaan via een gegevensinjectiesysteem zoals AVRO of Scoop. Daarna moeten de geïnjecteerde gegevens ergens worden opgeslagen, daarvoor wordt meestal HDFS gebruikt. Verwerking kan worden uitgevoerd via Pig of Hive en analyse en het genereren van inzichten kan worden uitgevoerd door Spark. Maar afgezien daarvan zijn er verschillende andere componenten van het Hadoop-ecosysteem die een of andere belangrijke functionaliteit bieden.
Een heel Hadoop-framework wordt geleverd door veel distributeurs zoals Cloudera, Horton work, IBM, Amazon etc.
Apache Hadoop is het meest voorkomende platform voor Hadoop. Hadoop is de verzameling open source softwarehulpprogramma's. Het lost problemen op die betrekking hebben op het verwerken en verwerken van een enorme hoeveelheid gegevens via een computernetwerk dat clusters wordt genoemd.
Hadoop-applicaties worden uitgevoerd met behulp van het MapReduce-paradigma. In MapReduce worden de gegevens parallel verwerkt op verschillende CPU-knooppunten. Hadoop-framework kan applicaties ontwikkelen die op clusters van computers draaien en die zeer foutbestendig zijn.
Hadoop-architectuur heeft vier modules: -
1. Hadoop vaak: -
- Java-bibliotheken en hulpprogramma's vereist door andere Hadoop-modules
- bieden bestandssysteem- en OS-niveau-abstracties
- bevat de essentiële Java-bestanden en scripts die nodig zijn om Hadoop te starten en uit te voeren.
2. Hadoop GAREN:
- kader voor taakplanning
- beheer van clusterbronnen.
3. Hadoop Distributed File System (HDFS):
- biedt high-throughput toegang tot applicatiegegevens.
4. Hadoop-kaart
- YARN-gebaseerd systeem voor parallelle verwerking van grote gegevenssets.
Hier volgen enkele Big Data Analytics-software: -
- Amazon Web Services: - Waarschijnlijk het populairste Big data-platform, AWS is super cool. Het is cloudgebaseerd en biedt gegevensopslag, rekenkracht, databases, analyses, netwerken enz. Deze services verlagen de operationele kosten, snellere uitvoering en grotere schaalbaarheid.
- Microsoft Azure: - Azure is geweldig voor het verbeteren van de productiviteit. Geïntegreerde tools en vooraf gebouwde sjablonen maken alles eenvoudig en snel. Het ondersteunt een spectrum van besturingssystemen, programmeertaal, frameworks en tools.
- Horton werkt dataplatform: - Gebaseerd op open source Apache Hadoop, wordt het door iedereen vertrouwd en biedt het een gecentraliseerd YARN. Het is een ultramodern systeem dat een veelzijdige reeks software biedt.
- Cloudera Enterprise: - Het wordt aangedreven door Apache Hadoop. Van analyse tot data science, het kan alles in een veilige en schaalbare omgeving en biedt onbeperkte mogelijkheden.
- MongoDB: - Het is de volgende generatie database op basis van het NoSQL-formaat. Het gebruikt een documentgegevensmodel dat vergelijkbaar is met JSON.
Voorbeelden van Big Data Analytics-software
In dit gedeelte bieden we een breed scala aan Big data Analytics-software.
|
Lijst met Big Data Analytics-software |
|||
| Arcadia-gegevens | Actian Analytics-platform | FICO big data-analyser | Syncsort |
| Amazon Web-services | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big data-analyse |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center bigdata-editie | Cloudera Enterprise Big data | MapR geconvergeerd dataplatform | BigObject |
| GoodData | Opera-oplossingen signaalhub | HortonWork dataplatform | SAP Big Data Analytics |
| Volgende pad | CSC big data-platform | Kognito Analytisch platform | 1010data |
| GE Industrieel internet | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata-analyse |
| Intel Bigdata | guaves | HP Big Data | Dell Big data Analytics |
| Centrale Bigdata | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Conclusie - Big Data Analytics-software
Van bovenaf kunnen we begrijpen dat er een breed scala aan beschikbare tools en technologie is op het gebied van big data-analyse. Een punt dat in gedachten moet worden gehouden dat sommige van de hierboven genoemde technologieën correct zijn en daarom alleen beschikbaar zijn na een abonnement, terwijl andere open source zijn en dus volledig gratis. Voor AWS moet bijvoorbeeld een abonnement worden genomen waarbij de betaling tegen een uurtarief wordt berekend. Cloudera en Horton werken daarentegen gratis. Daarom moet men verstandig kiezen voor welke hulpmiddelen of technologie te kiezen. Meestal is een betaalde, gelicentieerde software goed voor het ontwikkelen van software op ondernemingsniveau, omdat deze wordt geleverd met een garantie voor ondersteuning en onderhoud, dus er zijn geen verrassingen voor de laatste keer, terwijl open source goed is voor leer- en initiële ontwikkelingsdoeleinden. Het betekent echter niet dat open source-technologieën niet zijn bedoeld voor softwareontwikkeling op productieniveau, tegenwoordig worden heel veel software gebouwd met behulp van open source-technologieën.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding geweest voor Concepts of Big Data Analytics Software. Hier hebben we de verschillende Big Data Analytics-software besproken, zoals Amazon-webservices, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise enz. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Big Data Analytics Tools
- 5 uitdagingen en oplossingen van Big Data Analytics
- Big Data-technieken
- Is big data een database?